Сбер·Москва·6 июля
AI Researcher (Рекомендательные системы)
Ориентир по рынку≈ 70 000 – 150 000 ₽наш грубый ориентир по 171 вакансии этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисJuniorПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Смущает только, что вакансия висит давно.
2 из 4 в норме
Висит давно: что спросить, чтобы не откликаться в пустоту
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Грубый ориентир: столько платят в 171 вакансии уровня Junior по всему рынку, без учёта специальности.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Открыта уже 105 дней. Источник её держит, но за таким сроком часто стоит трудный найм или набор в резерв.
- Висит дольше 90% вакансий того же грейда
- Зарплата не указана
- Появилась у нас 6 июля 2026 г., 105 дней назад
- Текст у источника меняли 1 раз, последний раз 15 октября 2026 г.
- У источника её видели сегодня
Считается по истории наблюдений за вакансией: сколько раз её переоткрывали, меняли ли текст, как долго висит. Выдачу источника сверяем при каждом обходе: пропажу, возврат и правки текста. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Обязанности: 5, требования: 13. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
Что требуют
ОбязательноAINLPPythonGitNumPyPandasscikit-learnPyTorchMLLLM
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Приглашаем исследователей в области машинного обучения в команду Рекомендательных систем и персонализации Центра практического ИИ. Центр практического искусственного интеллекта - стратегическое подразделение Сбера, создающее наукоемкие технологии. Мы создаем новые алгоритмы рекомендательных систем и адаптируем SOTA-подходы для задач банка и компаний-партнеров, помогаем бизнесу внедрять новые технологии. Также мы разрабатываем собственные open-source фреймворки и публикуем результаты наших исследований на международных конференциях уровня A/A. Приглашаем присоединиться к исследованиям и приклад
О роли
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!
Чем предстоит заниматься
Развиваем библиотеку для рекомендательных систем RePlay
Разрабатываем и улучшаем алгоритмы рекомендательных систем
Разрабатываем и обучаем трансформерные модели на последовательностях событий
Проводим исследования в области sequential recommendations, LLM для рекомендаций, foundation models для событийных данных
Пишем статьи и выступаем на ведущих мировых и российских конференциях
Наши требования
Опыт работы от 2 лет в области, связанной с RecSys / DL / NLP
Умение писать читаемый и хорошо структурированный код на python
Умение работать с git
Знание стандартных библиотек и фреймворков (numpy, pandas, polars, scikit-learn, pytorch, pytorch-lightning, transformers)
Навыки организации и воспроизводимого проведения ML-экспериментов (Hydra, Сlearml, Mlflow, W&B, Neptune)
Опыт разработки и обучения моделей с помощью pytorch
Знание математики, глубокое понимание классического ML и современных методов DL, широкий кругозор в ML в целом
Понимание современных Transformer-based архитектур для работы с последовательностями
Знание ключевых рекомендательных подходов и методов их оценки
Умение читать, анализировать и воспроизводить научные статьи
Опыт успешного участия в ML соревнованиях и хакатонах
Опыт написания научных статей, наличие публикаций
Понимание принципов работы современных LLM и LLM-агентов
Мы предлагаем
Комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская
Гибридный формат работы
Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).